El uso de inteligencia artificial para estimar la edad a través de escaneos faciales se está convirtiendo en una herramienta cada vez más común en internet. Esta tecnología permite restringir el acceso de menores a plataformas como TikTok, Instagram o sitios web para adultos, y está impulsando el crecimiento de empresas especializadas en verificación de edad.
El procedimiento es simple: con unos pocos clics y una mirada a la cámara, el sistema entrega un resultado en menos de un minuto. «Estimamos tu edad en 18 años o más», es el mensaje que aparece, por ejemplo, en la popular plataforma de videojuegos Roblox.
En las oficinas de Yoti en Londres, una de las compañías líderes del sector, se alinean bustos de maniquí con pelucas y máscaras para probar la robustez del sistema. Sin embargo, estas caras falsas no engañan a la IA. «No podemos estar seguros de que la imagen sea de un rostro real», indica el dispositivo de la empresa al escanearlos.
Con los años, «el algoritmo se volvió muy eficaz para identificar las características» de los rostros y estimar la edad, explica Robin Tombs, fundador y director de Yoti, creada en 2014. La compañía realiza alrededor de un millón de verificaciones diarias para clientes como Meta, TikTok, Sony PlayStation y Pinterest. Este año, Yoti empezó a generar beneficios tras registrar ingresos de 20 millones de libras (unos 26 millones de dólares) en su último ejercicio anual, cerrado en marzo.
El auge de esta tecnología responde en parte a normativas más estrictas. Australia prohibirá el acceso a redes sociales a menores de 16 años a partir del 10 de diciembre, lo que ha acelerado la adopción de estas soluciones en todo el mundo.
Pese al crecimiento, estas herramientas basadas en IA enfrentan fuertes críticas. Olivier Blazy, profesor de ciberseguridad en la prestigiosa escuela francesa Polytechnique, las califica de «potencialmente algo intrusivas o peligrosas para la privacidad», especialmente por la información que comparten los usuarios.
Además, señala fallos técnicos: «Con sólo maquillaje clásico, es bastante fácil aparentar ser mayor o más joven». Otros expertos destacan sesgos en los algoritmos, que tienden a ser menos precisos con poblaciones no blancas.
Un informe publicado en agosto por un organismo independiente encargado por las autoridades australianas apunta que «la subrepresentación de las poblaciones indígenas sigue siendo un desafío que los vendedores comienzan a abordar».
Robin Tombs, de Yoti, admite tener menos datos para entrenar el modelo en ciertas franjas de edad o tonos de piel, pero defiende que su sistema detecta «accesorios falsos o maquillaje» y que todos los datos se eliminan después de la verificación.
Para minimizar errores, las plataformas configuran márgenes de seguridad: cuando la restricción es para menores de 18 años, el sistema suele exigir una estimación superior a los 21. Quienes caen en una «zona difusa» deben recurrir a métodos tradicionales, como presentar un documento de identidad.